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Chainer 7.8.1 (GPU 対応可能)のインストール(Windows 上)

要点

目次

【関連情報】

先人に感謝

NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.0, NVIDIA cuDNN 8.2.1 のインストールについて

GPU は,グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能,乗算や加算の並列処理の機能などがある. NVIDIA CUDA ツールキット は,NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである.

サイト内の関連ページ

① Build Tools for Visual Studio 2019(ビルドツール for Visual Studio 2019)もしくは Visual Studio 2019 のインストール

Build Tools for Visual Studio 2019(ビルドツール for Visual Studio 2019)もしくはVisual Studio 2019 を,前もってインストールしておく.

② NVIDIA ドライバについて

  1. 古いNVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA がインストール済みのとき,不要なものがあればアンインストール

    Windows のスタートメニューで「設定」,「アプリ」と操作して,「NVIDIA ・・・」を削除

  2. NVIDIA グラフィックス・カードの種類を調べる

    hwinfo (URL: https://www.hwinfo.com) を使って調べることができる.

  3. あとで,NVIDIA CUDA ツールキットをインストールするときに,NVIDIA ドライバを同時にインストールすることができる.

    あとで、NVIDIA CUDA ツールキットをインストールするので、そのときに、NVIDIA ドライバもインストールすることにする.次へ進む.

    但し, NVIDIA CUDA ツールキットの古いバージョンを使う場合には,次のページから,最新のNVIDIA ドライバをダウンロードして,インストールする.

    NVIDIA ドライバのダウンロードページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

③ NVIDIA CUDA ツールキット 11.0,NVIDIA cuDNN 8.2.1 のインストール

Windows での NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.0NVIDIA cuDNN v8.2.1 のインストール: 別ページで説明している.

Python 64 ビット版のインストール,pip と setuptools の更新

Windows での Python 3.10 のインストール,pip と setuptools の更新: 別ページで説明している.

Python の公式ページ: http://www.python.org/

Git のインストール

Git のページ https://git-scm.com/ からダウンロードしてインストール:

Chainer のインストール

Python 3.8, 3.7, 3.6, 3.5 のいずれかが必要 (根拠: https://pypi.org/project/cupy-cuda110/7.8.0/#files)

ここでは,Python 3.8 を使う.

  1. Windows で,コマンドプロンプト管理者として実行
  2. Chainerのインストール
    py -3.8 -m pip install -U pip setuptools
    py -3.8 -m pip install -U chainer
    

    [image]
  3. Chainer のバージョン確認
    py -3.8 -m pip show chainer
    

    [image]
  4. 動作確認のため example プログラムを使いたいので、chainer のソースコード類一式のダウンロード

    ※ git を使いたいので、 Git のインストールが終わっていること.

    外部へのリンクhttps://github.com/chainer/chainer

    py -3.8 -m pip install -U matplotlib
    cd %LOCALAPPDATA%
    rmdir /s /q chainer
    del pax_global_header
    git clone https://github.com/chainer/chainer.git
    

    [image]
  5. MNIST データセットで学習してみる

    https://chainer.org/ の記述に従い、「MNIST example」を実行してみる.

    GPU 無しで動作させ、Chainer のインストールを確認する

    「-g -1」は 「GPU を使わない」と明示的に指定するもの

    cd %LOCALAPPDATA%\chainer
    py -3.8 examples/mnist/train_mnist.py -g -1
    

    学習が行われる。終了までしばらく待つ。

    [image]

    乱数を使うので毎回違う結果が表示される

    エラーメッセージが出なければ、インストール成功とする

Chainer を GPU で動作させてみる

  1. Windows で,コマンドプロンプト管理者として実行
  2. CuPy のインストール
    py -3.8 -m pip install "cupy-cuda110>=7.7.0,<8.0.0"
    

    [image]
  3. cupy のバージョン確認
    py -3.8 -m pip show cupy-cuda110
    

    [image]
  4. MNIST データセットで学習してみる

    https://chainer.org/ の記述に従い、「MNIST example」を実行してみる.

    cd %LOCALAPPDATA%
    py -3.8 chainer/examples/mnist/train_mnist.py -g 0 
    

    学習が行われる。終了までしばらく待つ。

    [image]

    ※ 乱数を使うので毎回違う結果が表示される

    エラーメッセージが出なければ、インストール成功とする